正则表达式

Posted 2022-11-04 s686zhou

向我们平常见的那些注册页面啥的，都需要我们输入手机号码，你想我们的电话号码也是有限的吧。（手机号码一i共11位，并且只以13，14，15，17，18开头的数字这些特点）如果你的输入有误就会提示，那么现实中这个程序的话你觉得用while循环判断简单吗，那么我们看看实现结果

while True:
    phone_number=input(‘请输入你的电话号码：‘)
    if len(phone_number)==11 and phone_number.isdigit()        and (phone_number.startswith(‘13‘)        or phone_number.startswith(‘14‘)         or phone_number.startswith(‘15‘)         or phone_number.startswith(‘17‘)         or phone_number.startswith(‘18‘)):
        print(‘是合法的手机号码‘)
    else:
        print(‘不是合法的手机号码‘)

看到这个代码，虽说很容易理解，但是还有更简单的方法

import re
phone_number=input(‘请输入你的电话号码：‘)
if re.match(‘^(13|14|15|17|18)[0-9]9$‘,phone_number):
    ‘‘‘^这个符号表示的是判断是不是以13|14|15|17|18开头的，
    [0-9]: []表示一个字符组，可以表示0-9的任意字符
    9:表示后面的数字重复九次
    $:表示结束符
    ‘‘‘
    print(‘是合法的手机号码‘)
else:
    print(‘不是合法的手机号码‘)

那么什么是正则呢？

　　首先你要知道的是，谈到正则，就只和字符串相关了。在线测试工具http://tool.chinaz.com/regex/

比如你要用‘1’去匹配‘1’，直接就可以匹配上。

字符组

字符组：【字符组】

在同一位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用【】表示，字符分为很多类，比如数字，字母，标点等等。

假如你现在要求一个位置‘只能出现一个数字’，那么这个位置上的字符只能是0，1，2，3....9

 

 

 字符

 

 

 量词

 

 

 

.^$

 

 

 *+?

 

 

 注意：前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能多的匹配，后面加?就变成了非贪婪匹配，也就是惰性匹配。

贪婪匹配

 

 

 几个常用的贪婪匹配

*？；重复任意次，但尽可能少重复
+？：重复一次或更多次，但尽可能少重复
？？：重复0次或1次，但尽可能少重复
n,m：重复n到m次，但尽可能少重复
n,： 重复n次以上，但尽可能少重复

 

.*?的用法：

.是任意字符
*是取0到无限长度
?是非贪婪模式
和在一起就是取尽量少的任意字符，一般不会这么单独写，大多用在：
.*?x
意思就是取前面任意长度的字符，直到一个x出现

 

字符集：

 

 分组()与或 | 【^】

（1）^[1-9]\\d13,16[0-9x]$     #^以数字0-9开始，
                                \\d13,16重复13次到16次
                                $结束标志
上面的表达式可以匹配一个正确的身份证号码
 
（2）^[1-9]\\d14(\\d2[0-9x])?$     
#？重复0次或者1次，当是0次的时候是15位，是1的时候是18位
 
（3）^([1-9]\\d16[0-9x]|[1-9]\\d14)$
#表示先匹配[1-9]\\d16[0-9x]如果没有匹配上就匹配[1-9]\\d14   

举个例子，比如html源码中有<title>xxx</title>标签，用以前的知识，我们只能确定源码中的<title>和</title>是固定不变的。因此，如果想获取页面标题(xxx)，充其量只能写一个类似于这样的表达式：<title>.*</title>，而这样写匹配出来的是完整的<title>xxx</title>标签，并不是单纯的页面标题xxx。

       想解决以上问题，就要用到断言知识。

       在讲断言之前，读者应该先了解分组，这有助于理解断言。

       分组在正则中用()表示，根据小菜理解，分组的作用有两个：

 

       n  将某些规律看成是一组，然后进行组级别的重复，可以得到意想不到的效果。

       n  分组之后，可以通过后向引用简化表达式。

 

 

       先来看第一个作用，对于IP地址的匹配，简单的可以写为如下形式：

       \\d1,3.\\d1,3.\\d1,3.\\d1,3

       但仔细观察，我们可以发现一定的规律，可以把.\\d1,3看成一个整体，也就是把他们看成一组，再把这个组重复3次即可。表达式如下：

       \\d1,3(.\\d1,3)3

       这样一看，就比较简洁了。

      

再来看第二个作用，就拿匹配<title>xxx</title>标签来说，简单的正则可以这样写：

       <title>.*</title>

       可以看出，上边表达式中有两个title，完全一样，其实可以通过分组简写。表达式如下：

       <(title)>.*</\\1>

       这个例子实际上就是反向引用的实际应用。对于分组而言，整个表达式永远算作第0组，在本例中，第0组是<(title)>.*</\\1>，然后从左到右，依次为分组编号，因此，(title)是第1组。

       用\\1这种语法，可以引用某组的文本内容，\\1当然就是引用第1组的文本内容了，这样一来，就可以简化正则表达式，只写一次title，把它放在组里，然后在后边引用即可。

       以此为启发，我们可不可以简化刚刚的IP地址正则表达式呢？原来的表达式为\\d1,3(.\\d1,3)3，里边的\\d1,3重复了两次，如果利用后向引用简化，表达式如下：

       (\\d1,3)(.\\1)3

       简单的解释下，把\\d1,3放在一组里，表示为(\\d1,3)，它是第1组，(.\\1)是第2组，在第2组里通过\\1语法，后向引用了第1组的文本内容。

       经过实际测试，会发现这样写是错误的，为什么呢？

       小菜一直在强调，后向引用，引用的仅仅是文本内容，而不是正则表达式！

       也就是说，组中的内容一旦匹配成功，后向引用，引用的就是匹配成功后的内容，引用的是结果，而不是表达式。

       因此，(\\d1,3)(.\\1)3这个表达式实际上匹配的是四个数都相同的IP地址，比如：123.123.123.123。

      

       至此，读者已经掌握了传说中的后向引用，就这么简单。

对于分组的理解

对分组的理解

 

分组命名：语法(?p<name>)  注意先命名，后正则

import  re
import re
ret=re.search(‘<(\\w+)>\\w+<(/\\w+)>‘,‘<h1>hello</h1>‘)   
print(ret.group())
# 给分组起个名字。就用下面的分组命名，上面的方法和下面的分组命名是一样的，只不过就是给命了个名字
ret=re.search(‘<(?P<tag_name>\\w+)>\\w+</(?P=tag_name)>‘,‘<h1>hello</h1>‘)

#(?P=tag_name)就代表的是（\\w+）  
print(ret.group()) # 了解（和上面的是一样的，是上面方式的那种简写） 
ret=re.search(r‘<(\\w+)>\\w+</\\1>‘,‘<h1>hello</h1>‘) 
print(ret.group(1))

 

转义符：